1. 数据分析多层模型介绍
这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层：
底下第一层称为Data Sources 元数据层。
比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
数据仓库主要是给我们需要存放的数据提供一个物理基础，我们对数据进行分析，原材料都放在这个数据仓库里面，这几年以来，除了数据仓库这个概念，还兴起了数据集市这个概念，数据集市其实就是部门级的数据仓库，规模比较小一点的数据仓库。
再上面一层是Data Exploration，这层主要做统计分析的事情，比如我们算均值、标准差、方差、排序、求最小\大值、中位数、众数等等，这些统计学比较常用的指标，另外还有些SQL查询语句，总的来说主要是做一些目标比较明确，计算方法比较清楚的事情。
第四层是Data Mining数据挖掘层，数据挖掘与数据分析(统计分析)有什么区别呢，数据分析往往是统计量和算法比较清楚，数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多。
第五层是数据展现层，把数据分析和数据挖掘得出来的结果通过数据展现层的图表、报表把他展现出来，也可以称为数据可视化。
最后把这些图表、报表交给决策者，以这个为基础做一些决策。
2. 数据分析工具简介
常用的数据分析工具，包括一些厂商的数据库产品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle数据库。这些厂商的数据库本身带有一些统计分析的包，里面有些标准的功能可以做数据分析工作，但用这些自带的数据分析工具功能相对不够专业。主要反映在缺乏标准的统计函数，比如做一个线性回归模型，需要写一大堆SQL语句，甚至要写一个plsql程序才能完成。但是在专业的统计软件只需要写一个简单的函数就可以完成。
目前最主流的统计软件有R、SAS、SPSS，R是一个免费的开源软件。
SAS大概是历史最悠久的统计软件，是一个商业软件，在60年代就诞生，在70年代以后逐渐商业化，发展到现在SAS已经成为国际标准。
SPSS也是一个历史悠久的统计软件，SPSS一开始是一个仿真软件，后来演变成一个统计软件，目前已经发展成为一个数据挖掘软件，目前被IBM收购，变成IBM旗下的一个产品，在社会学研究院领域有很多的应用。
其他的还有一些软件，比如说水晶报表(Crystal Reports)，在做BI和报表非常擅长，另外如UCINET也是在社会学比较常用的软件，它可以画群体的网络图，社交关系图非常擅长。
3. 常用统计方法
使用统计方法，有目的地对收集到的数据进行分析处理，并且解读分析结果：
常用算法
4. 数据挖掘
数据挖掘是以查找隐藏在数据中的信息为目标的技术，是应用算法从大型数据库中提取知识的过程，这些算法确定信息项之间的隐性关联，并且向用户显示这些关联。
数据挖掘思想来源：假设检验，模式识别，人工智能，机器学习
常见数据挖掘任务：关联分析，聚类分析，孤立点分析等等
例：啤酒与尿布的故事
5. 展现层：报表与图形
展现层在数据分析中是一个很重要的组成部分，在大家的心目中数据分析软件只是读数据和算数据，结果算出来就OK了。但其实结果算出来以后对于数据分析还远没有结束，还需要把结果展现出来，有些时候可能结果的展现比计算花的时间还要多。
下图是一个比较老土的报表。
如果那这种报表给老板看，那体验效果肯定很差，其实人的特点对数字的感觉不敏感，如果你那一大堆数字组成的报表给老板看，老板肯定不是很高兴。
人对图形会比较敏感，所以在统计学里面通常有比较标准的图，如饼图、柱形图(垂直和水平)、虚线图、水泡图、鱼骨图、箱线图等等。
下面是一张在地图上展现数据的展现形式
下图是关于使用安卓手机的数据展现
根据信息图显示，Android先生的头发有47%的可能是黑色的，戴眼镜的几率为37%，有36%的可能是北美人，30%的可能脸上长雀斑。71%的时 间会穿T恤，下身穿牛仔裤的时间占了62%。工作只占了38%，玩游戏却占了62%，平均每个月会用掉582MB的数据流量。这种图称为信息图，在数据分析这个行业里面，是数据展现工作的主要组成部分。
第三十五届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官（CDO）认证培训
责编：yulina
免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。
抢沙发
